Materiały: https://github.com/michbur/WizualizacjaDanych2025-2026Z
11 01 2026
Materiały: https://github.com/michbur/WizualizacjaDanych2025-2026Z
“Polaris, an interface for exploring large multi-dimensional databases that extends the well-known Pivot Table interface first popularized by Microsoft Excel.”
http://www.graphics.stanford.edu/projects/polaris/
Źródło: Polaris: a system for query, analysis, and visualization of multidimensional databases, Proceeding IEEE InfoVis’00 reprinted Commun. ACM 51, 11 (November 2008), 75-84.
Twórcy:
Zalety:
Źródło: https://uxplanet.org/

Źródło: https://uxplanet.org/

Źródło: https://uxplanet.org/
| Pytania | Operacyjny | Analityczny |
|---|---|---|
| Co użytkownik chce zrobić za pomocą dashbaordu | wykryć | wyjaśnić/zdecydować |
| Jaka jest kluczowa akcja użytkownika? | odczyt/wyszukiwanie | filtr/drill-down/porównanie |
| Ile czasu użytkownik poświęca na typowe użycie dashboardu? | mniej | więcej |
| Jaka jest tolerancja opóźnienia? | mniejsza | większa |

Źródło: https://www.sisense.com/blog/4-design-principles-creating-better-dashboards/
Źródło: https://www.tapclicks.com/resources/blog/the-ultimate-guide-to-data-visualization/.
“Only 10–15% of people click on buttons”.
Gregor Aisch, New York Times, podczas Information+ Conference, 2016.
“15% of readers isn’t nobody”.
Gregor Aisch, New York Times, 2017.
Kluczowa informacja na wykresie nie może być skryta przed użytkownikiem za pomocą interakcji.
Interakcje powinny zawierać wyłącznie informacje doprecyzowujące główny przekaz.
Zbędna interaktywność wymaga od nas akcji w celu uzyskania podstawowych informacji.

Źródło: Data + design
Poprawnie użyta interaktywność ułatwia eksplorację danych.

Źródło: Data + design
Cel wizualizacji: zależność długości pręcika od długości słupka w podziale na gatunki irysów.
Cel wizualizacji: zależność długości pręcika od długości słupka w podziale na gatunki irysów.
Cel wizualizacji: zależność długości pręcika od długości słupka w podziale na gatunki irysów.
Cel wizualizacji: zależność długości pręcika od długości słupka w podziale na gatunki irysów.
Cel wizualizacji: zależność długości pręcika od długości słupka w podziale na gatunki irysów.
Cel wizualizacji: zależność długości pręcika od długości słupka w podziale na gatunki irysów.
Nie wszystko można pokazać wykresem słupkowym.
Źródło: MS Office.
Mapa drzewa (treemap): wizualizacja hierarchicznych danych za pomocą zagnieźdżonych obiektów.
Źródło: edrawsoft.com
Wykres radarowy (radar plot): porównanie kilku obiektów pod względem wielu charakterystyk.

Źródło: https://fivethirtyeight.com/features/the-worst-tweeter-in-politics-isnt-trump/
Wykres trójkątny (ternary plot): przedstawienie w dwóch wymiarach trzech zmiennych ciągłych oraz propocji między nimi.
Źródło: https://www.anychart.com/de/products/anychart/gallery/Sankey_Diagram/Titanic_Survivors.php
Diagram Sankeya (alluvial plot): przestawienie przepływu obiektów między poszczególnymi stanami.
Przykład: https://www.appeconomyinsights.com/
Źródło: https://www.data-to-viz.com/
Wykres strunowy (chord diagram): przedstawienie zależności/przepływów między wieloma parami stanów (zależności wiele do wielu).

Źródło: informationisbeautiful.net
Portmanteau “storytelling” i “scrolling” - angażujące przedstawienia treści, gdzie narracja zależy od scrollowania.
Przykłady: https://pudding.cool/2018/08/pockets/